Тренды температуры в свободной атмосфере: расчеты с использованием метода квантильной регрессии

Авторы

  • А. М. Стерин ФГБУ ВНИИГМИ-МЦД
  • А. С. Лавров

DOI:

https://doi.org/10.21513/2410-8758-2021-2-99-114

Ключевые слова:

климат, изменение климата, климатические тренды, квантильная регрессия, тропосфера, нижняя стратосфера

Аннотация

Peфepaт. Рассматриваются и анализируются результаты расчетов трендов температуры в свободной атмосфере (тропосфере и нижней стратосфере) с использованием аппарата квантильной регрессии. Квантильная регрессия, в отличие от традиционно применявшихся в климатологии методик оценки трендов с использованием регрессии на основе метода наименьших квадратов, дает возможность оценки параметров регрессии для каждого квантиля значений предиктанта в диапазоне квантилей от нуля до единицы. Результатом применения квантильной регрессии для оценки изменений климата является детализированная картина зависимости климатических трендов от диапазона изменений метеовеличин в интервале квантилей этих метеовеличин от нуля до единицы. В частности, могут быть оценены климатические тренды для значений метеовеличин, близких к экстремальным. В работе используются глобальный массив радиозондовых данных, из которого отбираются станции, полнота данных которых отвечает сформулированным требованиям. По радиозондовым данным отобранных станций вычисляются, представляются графически и анализируются зависимости климатических трендов температуры на изобарических поверхностях от значений квантилей (т.н. процесс-диаграммы), а также вертикально-квантильные сечения значений климатических трендов. Для тринадцати станций высоких широт Cеверного полушария из числа отобранных станций оценки трендов температуры выполняются как с использованием радиозондовых данных, так и на основе реанализов ERA 5/ERA 5.1.

Анализ результатов позволяет отметить неравномерный для диапазона изменения квантилей характер трендов тропосферного потепления, в большей степени проявляющийся для зимнего сезона. Неравномерный для диапазона изменения квантилей характер трендов температуры в тропосфере заключается в том, что скорость тропосферного потепления в «холодной» части диапазона квантилей выше, чем в «теплой» части. Это соответствует результатам анализа трендов приземной температуры методом квантильной регрессии, полученным ранее.

Отмечается неравномерный для диапазона изменений квантилей характер трендов похолодания в нижней стратосфере. В зимний период, и в меньшей мере – в весенний период, на некоторых станциях северных широт при увеличении значений квантилей скорость стратосферного похолодания убывает по абсолютной величине. Более того, для квантилей, приближающихся к 1.0, отрицательные тренды могут менять знак на противоположный положительный. Это может быть как результатом неполноты данных о температуре в нижней стратосфере, что особенно присуще высокоширотным регионам Северного полушария, так и результатом влияния участившихся внезапных стратосферных потеплений (ВСП) на детализированную в пределах диапазона значений квантилей структуру трендов температуры.

Отмечается достаточно высокая степень сходства детализированных структур климатических трендов температуры, полученных на основе радиозондовых данных и полученных на основе массивов реанализа ERA 5/ERA 5.1.

Библиографические ссылки

Стерин, А.М., Тимофеев, А.А. (2016) Об оценке трендов приземной темпе- ратуры воздуха для территории России методом квантильной регрессии, Метеорология и гидрология, № 6, с. 17-30.

Тимофеев, А.А., Стерин, А.М. (2010) Применение метода квантильной регрессии для анализа изменений характеристик климата, Метеорология и гидрология, № 5, с. 27-41.

Butler, A., Seidel, D., Hardiman, S, Butchart N., Birner, T., Match, A. (2015) Defining sudden Stratospheric Warmings, Bull. Amer. Meteor. Soc., vol. 96, pp. 1913-1928.

Cao, C., Chen, Y., Rao, J., Liu, S., Li, S., Ma, M., Wang, Y. (2019) Statistical characteristics of major sudden stratospheric warming events in CESM1-WACCM: a comparison with the JRA55 and NCEP/NCAR reanalyses, Atmosphere, no. 10, 519 p.

Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., Thépaut, J-N. (2018) ERA5 hourly data on pressure levels from 1979 to present, Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS), accessed 20-02-2021, 10.24381/cds.bd0915c6.

Huber, P. (1981) Robust Statistics, A Wiley-Interscience publication, John Wiley & Sons, Inc., 317 p.

Kim, J., Son, S., (2017) Defining Sudden Stratospheric Warming in Climate Models: Accounting for Biases in Model Climatologies, J. Climate, vol. 30, pp. 5529-46.

Koenker, R., Bassett, G. Jr., (1978) Regression Quantiles, Econometrica, vol.

, no. 1, pp. 33-50.

McLandress, C., Shepherd, T. (2009) Impact of Climate Change on Stratospheric Sudden Warmings as Simulated by Canadian Middle Atmosphere Model, J. Climate , vol. 22, pp. 5449-63.

Simmons, A., Soci, C., Nicolas, J. et al. (2020): Global stratospheric temperature bias and other stratospheric aspects of ERA5 and ERA5.1., ECMWF Technical Memoranda. Technical Memorandum, no. 859.

Smola, A., Scholkopf, B. (2004) A tutorial on support vector regression,

Statistics and Computing, no. 14, pp. 199-222.

Sterin, A.M., Lavrov, A.S. (2020) On long period trend estimates of upper-air extreme and sub-extreme temperatures by use of quantile regression, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 611 012043.

Загрузки

Опубликован

2021-10-22

Как цитировать

Стерин, А. М. ., & Лавров, А. С. (2021). Тренды температуры в свободной атмосфере: расчеты с использованием метода квантильной регрессии. Фундаментальная и прикладная климатология, 7(2), 99–114. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2021-2-99-114

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)